[ML] How Rapid7 automates vulnerability risk scores with ML pipelines using Amazon SageMaker AI

🤖 How Rapid7 automates vulnerability risk scores with ML pipelines using Amazon SageMaker AI

原文链接: How Rapid7 automates vulnerability risk scores with ML pipelines using Amazon SageMaker AI 作者: Jimmy Cancilla 发布日期: 2025-07-14 16:55:56 UTC

📋 内容摘要

这篇博客介绍了Rapid7如何使用Amazon SageMaker AI来自动化漏洞风险评分系统。文章详细描述了Rapid7如何构建端到端的自动化解决方案，使用SageMaker Pipelines来训练、验证和部署机器学习模型，以预测CVSS（通用漏洞评分系统）向量。系统包含八个并行训练的模型，用于评估不同的CVSS指标。通过使用SageMaker Model Registry进行模型版本管理，以及使用推理组件优化部署成本，该解决方案实现了近50%的云计算成本节省。系统的自动化使工程团队每月节省2-3天的维护工作，同时确保客户能够及时获得最新的CVE评分。这个解决方案展示了如何利用AWS服务构建可扩展、可靠且高效的机器学习系统。

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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Amazon Machine Learning
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